神经网络求解图最短路径问题的一种新方法*
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本文研究得到国家自然科学基金和山东省自然科学基金资助.


A NEW METHOD FOR SHORTEST PATHS COMPUTATION BY NEURAL NETWORKS
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    摘要:

    本文给出一种求解图最短路径问题的实用反馈式神经网络,并证明这种网络的求解稳定性.这种网络基于最小值选择网而构成,对任意有向图和无向图均能收敛到其唯一的稳定点.由此求得图所有顶点对阃的最短路径及最短路径长度.本文结果是神经网络求解非NP—难解类优化问题的一种新尝试.

    Abstract:

    A new kind of neural networks for continuously computing the shortest path problem is presented in this paper,and the stability of the network is proved.This kind of neural networks is composed of the minimum selecting networks and other usually used neurons.For any directed or undirected graph,the neural networks are always convergent to their single equilibrium,so that the shortest paths of all the node pairs are produced.This paper makes a new study on solving the optimization,but not NP—hard problems by neural networks.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

朱大铭,马绍汉.神经网络求解图最短路径问题的一种新方法*.软件学报,1996,7(zk):191-198

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  • 收稿日期:1995-04-12
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